足球泊松計算器
基於xG的比賽概率與公平賠率引擎
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輸入預期進球數 (XG)
進階選項
模型使用改良版泊松分佈：稍高的平局概率及熱門隊伍結果。
預測快照
主隊 勝利
42.28%
公平賠率
2.37
平局
31.02%
公平賠率
3.22
客隊 勝利
26.7%
公平賠率
3.75
最可能的比分
1 - 0
概率 14.55%
公平賠率 6.87
比賽概率與賠率輸出
公平賠率比較
| 市場 | 市場賠率 | 公平賠率 ? 模型根據概率計算的公平價格。 | 優勢 ? 莊家賠率與模型公平賠率之間的差異。 正值優勢表示潛在價值。 |
|---|---|---|---|
| 主隊 勝利 | 2.37 | — | |
| 平局 | 3.22 | — | |
| 客隊 勝利 | 3.75 | — |
正確比分概率與公平賠率
| # | 波膽 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|---|
| 1 | 1-0 | 14.55% | 6.87 |
| 2 | 1-1 | 13.24% | 7.55 |
| 3 | 0-0 | 12.12% | 8.25 |
| 4 | 0-1 | 11.03% | 9.06 |
| 5 | 2-0 | 8.73% | 11.46 |
| 6 | 2-1 | 7.94% | 12.59 |
| 7 | 1-2 | 6.02% | 16.6 |
| 8 | 0-2 | 5.02% | 19.92 |
| 9 | 2-2 | 3.61% | 27.67 |
| 10 | 3-0 | 3.49% | 28.64 |
比分矩陣
主隊進球 ↓ · 客隊進球 →
| 0 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 0 |
12.12%
8.25
|
11.03%
9.06
|
5.02%
19.92
|
1.52%
65.67
|
0.35%
288.68
|
0.06%
1587.3
|
| 1 |
14.55%
6.87
|
13.24%
7.55
|
6.02%
16.6
|
1.83%
54.73
|
0.42%
240.56
|
0.08%
1321.0
|
| 2 |
8.73%
11.46
|
7.94%
12.59
|
3.61%
27.67
|
1.1%
91.22
|
0.25%
400.96
|
0.05%
2202.64
|
| 3 |
3.49%
28.64
|
3.18%
31.47
|
1.45%
69.17
|
0.44%
228.05
|
0.1%
1002.0
|
0.02%
5494.51
|
| 4 |
1.05%
95.47
|
0.95%
104.91
|
0.43%
230.57
|
0.13%
759.88
|
0.03%
3344.48
|
0.01%
18518.52
|
| 5 |
0.25%
397.77
|
0.23%
437.06
|
0.1%
960.61
|
0.03%
3164.56
|
0.01%
13888.89
|
0.0%
76923.08
|
其他比分（任一方進6球以上）
0.19%
·
公平：
536.77
單隊總進球數
主隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 69.88% | 30.12% |
| 1.5 | 33.74% | 66.26% |
| 2.5 | 12.05% | 87.95% |
| 3.5 | 3.38% | 96.62% |
| 4.5 | 0.77% | 99.23% |
客隊
| 大球 | 小球 | |
|---|---|---|
| 0.5 | 59.75% | 40.25% |
| 1.5 | 23.12% | 76.88% |
| 2.5 | 6.45% | 93.55% |
| 3.5 | 1.4% | 98.6% |
| 4.5 | 0.25% | 99.75% |
比賽總進球數
| 進球數 | 概率 | 賠率 |
|---|---|---|
| 0 | 12.12% | 8.25 |
| 1 | 25.58% | 3.91 |
| 2 | 26.99% | 3.71 |
| 3 | 18.98% | 5.27 |
| 4 | 10.01% | 9.99 |
| 5+ | 6.31% | 15.84 |
|
大球 2.5 35.31%
小球 2.5 64.69%
|
||
主要市場概率
1X2
主隊 勝利
42.28%
平局
31.02%
客隊 勝利
26.70%
大 / 小 2.5
大球 2.5
35.31%
小球 2.5
64.69%
雙方進球
是
41.75%
否
58.25%
亞洲讓球盤概率
?
概率是根據泊松比分模型計算的。
平推適用於整數亞洲讓球盤。
主隊讓球
| 讓球 | 主隊 | 推 | 客隊 |
|---|---|---|---|
| -2.0 | 6.22% 16.06 | 12.37% 8.08 | 81.4% 1.23 |
| -1.5 | 18.6% 5.38 | — | 81.4% 1.23 |
| -1.0 | 18.6% 5.38 | 24.08% 4.15 | 57.33% 1.74 |
| -0.5 | 42.67% 2.34 | — | 57.33% 1.74 |
| 0 (PK) | 42.67% 2.34 | 29.45% 3.4 | 27.88% 3.59 |
| +0.5 | 72.12% 1.39 | — | 27.88% 3.59 |
| +1.0 | 72.12% 1.39 | 18.26% 5.48 | 9.62% 10.4 |
| +1.5 | 90.38% 1.11 | — | 9.62% 10.4 |
| +2.0 | 90.38% 1.11 | 7.12% 14.05 | 2.5% 39.93 |
如何使用泊松計算器
- 輸入主隊的預期進球數（xG）
- 輸入客隊的預期進球數（xG）
- 點擊「計算」
- 查看正確比分概率/公平賠率以及比賽結果分佈
此工具適合分析師、投注者以及任何對數據驅動的足球預測感興趣的人。
為什麼泊松分佈對基於xG的預測有用
使用xG而非歷史進球數，讓預測能反映機會質量，而不僅僅是過去的結果。
好處包括：
- 減少由射門效率波動引起的隨機性
- 使預測與基礎表現保持一致
- 從統計概率中創建公平賠率
- 通過比較模型賠率與莊家賠率來識別價值投注
這就是為什麼基於泊松的模型在AI足球預測系統中被廣泛使用的原因。
常見問題
泊松計算器使用預期進球數（xG）估算足球比賽的比分機率，幫助預測比賽結果和相關投注機率。
它在建模進球方面統計上有效，但結合xG數據和比賽背景因素效果最佳。
可以，它可以用來估算公平賠率，並與博彩公司賠率進行比較，以幫助識別潛在的價值投注。
您應該使用基於球隊實力、近期表現和對手實力的賽前預期進球數。
是的。計算器根據您輸入的預期進球數（xG）生成完整的正確比分（比分線）網格，因此您可以查看每個正確比分的機率並與正確比分市場進行比較。相同的“正確比分預測模型”也支持1X2和BTTS。
BTTS（雙方進球）機率是雙方至少各進一球的可能性。此工具基於相同的xG泊松模型報告BTTS是/否，因此預期進球數（xG）、正確比分和BTTS在足球預測中保持一致。
